{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "origin_pos": 0
   },
   "source": [
    "# GPU\n",
    ":label:`sec_use_gpu`\n",
    "\n",
    "在 :numref:`tab_intro_decade` 中，我们讨论了过去20年中计算能力的快速增长。简而言之，自2000年以来，GPU性能每十年增长1000倍。这提供了巨大的机会，但也表明需要提供这样的性能。\n",
    "\n",
    "在本节中，我们开始讨论如何利用这种计算性能进行研究。首先是使用单个GPU，然后是如何使用多个GPU和多个服务器（具有多个GPU）。\n",
    "\n",
    "具体来说，我们将讨论如何使用单个NVIDIA GPU进行计算。首先，确保至少安装了一个NVIDIA GPU。然后，下载[NVIDIA驱动和CUDA](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)并按照提示设置适当的路径。当这些准备工作完成，就可以使用`nvidia-smi`命令来查看显卡信息。\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {
    "origin_pos": 1,
    "tab": [
     "pytorch"
    ]
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Sun Mar  7 22:45:05 2021       \r\n",
      "+-----------------------------------------------------------------------------+\r\n",
      "| NVIDIA-SMI 418.67       Driver Version: 418.67       CUDA Version: 10.1     |\r\n",
      "|-------------------------------+----------------------+----------------------+\r\n",
      "| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |\r\n",
      "| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |\r\n",
      "|===============================+======================+======================|\r\n",
      "|   0  Tesla V100-SXM2...  Off  | 00000000:00:1B.0 Off |                    0 |\r\n",
      "| N/A   51C    P0    53W / 300W |      0MiB / 16130MiB |      0%      Default |\r\n",
      "+-------------------------------+----------------------+----------------------+\r\n",
      "|   1  Tesla V100-SXM2...  Off  | 00000000:00:1C.0 Off |                    0 |\r\n",
      "| N/A   52C    P0    55W / 300W |      0MiB / 16130MiB |      0%      Default |\r\n",
      "+-------------------------------+----------------------+----------------------+\r\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "|   2  Tesla V100-SXM2...  Off  | 00000000:00:1D.0 Off |                    0 |\r\n",
      "| N/A   46C    P0    55W / 300W |      0MiB / 16130MiB |      0%      Default |\r\n",
      "+-------------------------------+----------------------+----------------------+\r\n",
      "|   3  Tesla V100-SXM2...  Off  | 00000000:00:1E.0 Off |                    0 |\r\n",
      "| N/A   42C    P0    55W / 300W |      0MiB / 16130MiB |      5%      Default |\r\n",
      "+-------------------------------+----------------------+----------------------+\r\n",
      "                                                                               \r\n",
      "+-----------------------------------------------------------------------------+\r\n",
      "| Processes:                                                       GPU Memory |\r\n",
      "|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |\r\n",
      "|=============================================================================|\r\n",
      "|  No running processes found                                                 |\r\n",
      "+-----------------------------------------------------------------------------+\r\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "!nvidia-smi"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "origin_pos": 3,
    "tab": [
     "pytorch"
    ]
   },
   "source": [
    "在PyTorch中，每个数组都有一个设备（device），我们通常将其称为上下文（context）。到目前为止，默认情况下，所有变量和相关的计算都分配给CPU。有时上下文可能是GPU。当我们跨多个服务器部署作业时，事情会变得更加棘手。通过智能地将数组分配给上下文，我们可以最大限度地减少在设备之间传输数据的时间。例如，当在带有GPU的服务器上训练神经网络时，我们通常希望模型的参数在GPU上。\n",
    "\n",
    "接下来，我们需要确认安装了GPU版本的PyTorch。如果已经安装了Pythorch的CPU版本，我们需要先卸载它。例如，使用`pip uninstall torch`命令，然后根据你的CUDA版本安装相应的PyTorch版本。假设你安装了CUDA10.0，你可以通过`pip install torch-cu100`安装支持CUDA10.0的Pythorch版本。\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "origin_pos": 4
   },
   "source": [
    "要运行此部分中的程序，至少需要两个GPU。注意，对于大多数桌面计算机来说，这可能是奢侈的，但在云中很容易获得，例如，通过使用AWS EC2的多GPU实例。本节几乎所有的其他部分都不需要多个GPU。本节只是为了说明数据如何在不同的设备之间传递。\n",
    "\n",
    "## 计算设备\n",
    "\n",
    "我们可以指定用于存储和计算的设备，如CPU和GPU。默认情况下，张量是在内存中创建的，然后使用CPU计算它。\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "origin_pos": 6,
    "tab": [
     "pytorch"
    ]
   },
   "source": [
    "在PyTorch中，CPU和GPU可以用`torch.device('cpu')`和`torch.cuda.device('cuda')`表示。应该注意的是，`cpu`设备意味着所有物理CPU和内存。这意味着PyTorch的计算将尝试使用所有CPU核心。然而，`gpu`设备只代表一个卡和相应的显存。如果有多个GPU，我们使用`torch.cuda.device(f'cuda:{i}')`来表示第$i$块GPU（$i$从0开始）。另外，`gpu:0`和`gpu`是等价的。\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {
    "origin_pos": 8,
    "tab": [
     "pytorch"
    ]
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "(device(type='cpu'),\n",
       " <torch.cuda.device at 0x7f12a00b31f0>,\n",
       " <torch.cuda.device at 0x7f12a00b32e0>)"
      ]
     },
     "execution_count": 2,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "import torch\n",
    "from torch import nn\n",
    "\n",
    "torch.device('cpu'), torch.cuda.device('cuda'), torch.cuda.device('cuda:1')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "origin_pos": 10
   },
   "source": [
    "我们可以查询可用gpu的数量。\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {
    "origin_pos": 12,
    "tab": [
     "pytorch"
    ]
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "2"
      ]
     },
     "execution_count": 3,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "torch.cuda.device_count()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "origin_pos": 14
   },
   "source": [
    "现在我们定义了两个方便的函数，这两个函数允许我们在请求的GPU不存在的情况下运行代码。\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {
    "origin_pos": 16,
    "tab": [
     "pytorch"
    ]
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "(device(type='cuda', index=0),\n",
       " device(type='cpu'),\n",
       " [device(type='cuda', index=0), device(type='cuda', index=1)])"
      ]
     },
     "execution_count": 4,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "def try_gpu(i=0):  #@save\n",
    "    \"\"\"如果存在，则返回gpu(i)，否则返回cpu()。\"\"\"\n",
    "    if torch.cuda.device_count() >= i + 1:\n",
    "        return torch.device(f'cuda:{i}')\n",
    "    return torch.device('cpu')\n",
    "\n",
    "def try_all_gpus():  #@save\n",
    "    \"\"\"返回所有可用的GPU，如果没有GPU，则返回[cpu(),]。\"\"\"\n",
    "    devices = [\n",
    "        torch.device(f'cuda:{i}') for i in range(torch.cuda.device_count())]\n",
    "    return devices if devices else [torch.device('cpu')]\n",
    "\n",
    "try_gpu(), try_gpu(10), try_all_gpus()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "origin_pos": 18
   },
   "source": [
    "## 张量与gpu\n",
    "\n",
    "默认情况下，张量是在CPU上创建的。我们可以查询张量所在的设备。\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {
    "origin_pos": 20,
    "tab": [
     "pytorch"
    ]
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "device(type='cpu')"
      ]
     },
     "execution_count": 5,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "x = torch.tensor([1, 2, 3])\n",
    "x.device"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "origin_pos": 22
   },
   "source": [
    "需要注意的是，无论何时我们要对多个项进行操作，它们都必须在同一个设备上。例如，如果我们对两个张量求和，我们需要确保两个张量都位于同一个设备上，否则框架将不知道在哪里存储结果，甚至不知道在哪里执行计算。\n",
    "\n",
    "### 存储在GPU上\n",
    "\n",
    "有几种方法可以在GPU上存储张量。例如，我们可以在创建张量时指定存储设备。接下来，我们在第一个`gpu`上创建张量变量`X`。在GPU上创建的张量只消耗这个GPU的显存。我们可以使用`nvidia-smi`命令查看显存使用情况。一般来说，我们需要确保不创建超过GPU显存限制的数据。\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {
    "origin_pos": 24,
    "tab": [
     "pytorch"
    ]
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "tensor([[1., 1., 1.],\n",
       "        [1., 1., 1.]], device='cuda:0')"
      ]
     },
     "execution_count": 6,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "X = torch.ones(2, 3, device=try_gpu())\n",
    "X"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "origin_pos": 26
   },
   "source": [
    "假设你至少有两个GPU，下面的代码将在第二个GPU上创建一个随机张量。\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {
    "origin_pos": 28,
    "tab": [
     "pytorch"
    ]
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "tensor([[0.0355, 0.1141, 0.8959],\n",
       "        [0.2603, 0.0332, 0.4601]], device='cuda:1')"
      ]
     },
     "execution_count": 7,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "Y = torch.rand(2, 3, device=try_gpu(1))\n",
    "Y"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "origin_pos": 30
   },
   "source": [
    "### 复制\n",
    "\n",
    "如果我们要计算`X + Y`，我们需要决定在哪里执行这个操作。例如，如 :numref:`fig_copyto` 所示，我们可以将`X`传输到第二个GPU并在那里执行操作。\n",
    "*不要*简单地`X`加上`Y`，\n",
    "因为这会导致异常。运行时引擎不知道该怎么做：它在同一设备上找不到数据会导致失败。由于`Y`位于第二个GPU上，所以我们需要将`X`移到那里，然后才能添加这两个GPU。\n",
    "\n",
    "![复制数据以在同一设备上执行操作。](../img/copyto.svg)\n",
    ":label:`fig_copyto`\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {
    "origin_pos": 32,
    "tab": [
     "pytorch"
    ]
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "tensor([[1., 1., 1.],\n",
      "        [1., 1., 1.]], device='cuda:0')\n",
      "tensor([[1., 1., 1.],\n",
      "        [1., 1., 1.]], device='cuda:1')\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "Z = X.cuda(1)\n",
    "print(X)\n",
    "print(Z)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "origin_pos": 34
   },
   "source": [
    "现在数据在同一个GPU上（`Z`和`Y`都在），我们可以将它们相加。\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "metadata": {
    "origin_pos": 35,
    "tab": [
     "pytorch"
    ]
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "tensor([[1.0355, 1.1141, 1.8959],\n",
       "        [1.2603, 1.0332, 1.4601]], device='cuda:1')"
      ]
     },
     "execution_count": 9,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "Y + Z"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "origin_pos": 37,
    "tab": [
     "pytorch"
    ]
   },
   "source": [
    "假设变量`Z`已经存在于第二个GPU上。如果我们还是调用`Z.cuda(1)`怎么办？它将返回`Z`，而不会复制并分配新内存。\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "metadata": {
    "origin_pos": 40,
    "tab": [
     "pytorch"
    ]
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "True"
      ]
     },
     "execution_count": 10,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "Z.cuda(1) is Z"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "origin_pos": 42
   },
   "source": [
    "### 旁注\n",
    "\n",
    "人们使用GPU来进行机器学习，因为他们希望运行速度快。但是在设备之间传输变量是缓慢的。所以我们希望你百分之百确定你想做一些缓慢的事情。如果深度学习框架只是自动复制而没有崩溃，那么你可能不会意识到你已经编写了一些缓慢的代码。\n",
    "\n",
    "此外，在设备（CPU、GPU和其他机器）之间传输数据比计算慢得多。这也使得并行化变得更加困难，因为我们必须等待数据被发送（或者接收），然后才能继续进行更多的操作。这就是为什么拷贝操作要格外小心。根据经验，许多小手术比一个大手术糟糕得多。此外，除非你知道自己在做什么。否则，一次执行几个操作比代码中散布的许多单个操作要好得多。如果一个设备必须等待另一个设备才能执行其他操作，那么这样的操作可能会阻塞。这有点像排队订购咖啡，而不像通过电话预先订购时，当你在的时候发现咖啡已经准备好了。\n",
    "\n",
    "最后，当我们打印张量或将张量转换为NumPy格式时。如果数据不在内存中，框架会首先将其复制到内存中，这会导致额外的传输开销。更糟糕的是，它现在受制于可怕的全局解释器锁，这使得一切都得等待Python完成。\n",
    "\n",
    "## 神经网络与GPU\n",
    "\n",
    "类似地，神经网络模型可以指定设备。下面的代码将模型参数放在GPU上。\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 11,
   "metadata": {
    "origin_pos": 44,
    "tab": [
     "pytorch"
    ]
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "net = nn.Sequential(nn.Linear(3, 1))\n",
    "net = net.to(device=try_gpu())"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "origin_pos": 46
   },
   "source": [
    "在接下来的几章中，我们将看到更多关于如何在GPU上运行模型的例子，因为它们将变得更加计算密集。\n",
    "\n",
    "当输入为GPU上的张量时，模型将在同一GPU上计算结果。\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 12,
   "metadata": {
    "origin_pos": 47,
    "tab": [
     "pytorch"
    ]
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "tensor([[-0.1601],\n",
       "        [-0.1601]], device='cuda:0', grad_fn=<AddmmBackward>)"
      ]
     },
     "execution_count": 12,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "net(X)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "origin_pos": 48
   },
   "source": [
    "让我们确认模型参数存储在同一个GPU上。\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 13,
   "metadata": {
    "origin_pos": 50,
    "tab": [
     "pytorch"
    ]
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "device(type='cuda', index=0)"
      ]
     },
     "execution_count": 13,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "net[0].weight.data.device"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "origin_pos": 52
   },
   "source": [
    "总之，只要所有的数据和参数都在同一个设备上，我们就可以有效地学习模型。在下面的章节中，我们将看到几个这样的例子。\n",
    "\n",
    "## 小结\n",
    "\n",
    "* 我们可以指定用于存储和计算的设备，例如CPU或GPU。默认情况下，数据在主内存中创建，然后使用CPU进行计算。\n",
    "* 深度学习框架要求计算的所有输入数据都在同一设备上，无论是CPU还是GPU。\n",
    "* 不经意地移动数据可能会显著降低性能。一个典型的错误如下：计算GPU上每个小批量的损失，并在命令行中将其报告给用户（或将其记录在NumPy `ndarray`中）时，将触发全局解释器锁，从而使所有GPU阻塞。最好是为GPU内部的日志分配内存，并且只移动较大的日志。\n",
    "\n",
    "## 练习\n",
    "\n",
    "1. 尝试一个更大的计算任务，比如大矩阵的乘法，看看CPU和GPU之间的速度差异。一个计算量很小的任务呢？\n",
    "1. 我们应该如何在GPU上读写模型参数？\n",
    "1. 测量计算1000个$100 \\times 100$矩阵的矩阵乘法所需的时间，并记录输出矩阵的弗罗贝尼乌斯范数，一次记录一个结果，而不是在GPU上保存日志并仅传输最终结果。\n",
    "1. 测量同时在两个GPU上执行两个矩阵乘法与在一个GPU上按顺序执行两个矩阵乘法所需的时间。提示：你应该看到近乎线性的缩放。\n"
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